CN107808339A - 一种数据采集分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据采集技术领域，具体涉及一种数据采集分析系统；采用的技术方案是：通过指标维度配置与管理模块的设置，使用采集终端系统对借贷行业市场现场大数据进行采集操作，同时采用与比对地区市场维度指标模块的评分值范围，将现场采集的数字、图片和文字信息转化成数值数据；数据统计分析模块中针对某个地区市场的不同，可以自定义配置对应的市场维度指标，灵活的对各个地区实现个性化和本地化的维度指标设计和维护，从而生成地区维度指标模板，给相似未知市场维度指标设计时提供查询和参考。
Description
技术领域
本发明涉及数据采集技术领域，具体涉及一种数据采集分析系统。
背景技术
随着中国整体经济水平的不断发展，劳动力人口的增多以及相应政策的出台，中小企业已经成为社会经济发展不可缺少的力量。中小企业占据市场的份额很大，有着大胆的创新精神，并成为解决城镇就业问题的主要渠道。但由于自身力量薄弱，大多处于创业或者发展阶段，信用评价受财务状况影响以致融资困难的问题不仅在中国而且在全世界范围内广泛存在。
在引入国外的“供应链金融模式”之后，尽管很多商业银行相继推出供应链金融业务，但由于中小企业融资需求量少、融资期限短，面对商业银行较为严格的信贷条件，中小企业向商业银行借贷依旧存在难度。
截至2016年年底，P2P网络借贷平台累计达到2814家，其中问题平台为786家，比例高达27.93％，其不仅严重危害了人民的财产安全，也有碍互联网金融的健康发展。
目前大多数市面上提供的贷中/贷后的贷款预警数据均来源于银行或小贷机构等贷款的数据库，并且，只有贷款人在一家贷款平台出现逾期数据时，才会发出相关的预警报告。这种预警报告的局限性较强，贷款人必须在多方平台上发生借贷行为，且其相应的贷款机构均在警告数据池里才会有预警报告，而且其预警时间相对滞后，若贷款人在其他非贷款行业中出现不良信息时，该贷款人极有可能存在逾期行为或潜在的逾期风险。
另外，由于我国本身征信体系就不完善，贷款行为内的数据又很少在机构之间共享，因此，众多信贷金融机构很难判断客户的好坏质量，甚至有一大部分的小贷机构完全成为信息孤岛，对客户的贷前审核，贷后管理存在极大盲区，在信贷逾期风险上完全不可控。
因此有必要建立一套采集大数据的系统，其不仅仅基于贷款行业数据来对贷款人进行风险预警。
风险监控与预警是指借助各类信息来源或者渠道，通过对数控与信息进行整合与分析，运用定量和定性分析相结合的方法来发现授信客户及业务的早期风险征兆，准确识别风险的原因，分析其可能的发展趋势，并及时采取有针对性的处理措施，控制和化解授信风险一系列管理过程。大数据风险模型较传统的内部评级体系更为精确和灵敏，可以快速识别贷后风险，为不同的用户设定不同的监控频率，自动筛选高风险客户，制定有针对性的贷后管理措施、贷后管理工作
发明内容
本发明的目的为了解决上述现有的技术缺点，提供一种数据采集分析系统。
为实现上述目的，本发明的目的在于提供一种数据采集分析系统，通过指标维度配置与管理模块的设置，使用采集终端系统对借贷行业市场现场大数据进行采集操作，同时采用与比对地区市场维度指标模块的评分值范围，将现场采集的数字、图片和文字信息转化成数值数据；
数据统计分析模块中针对某个地区市场的不同，可以自定义配置对应的市场维度指标，灵活的对各个地区实现个性化和本地化的维度指标设计和维护，从而生成地区维度指标模板，给相似未知市场维度指标设计时提供查询和参考。
进一步的，所述指标维度配置包括对风险维度信息的配置，所述风险维度信息至少包括司法信息、消费行为信息、移动设备数据信息、社会关系信息、借款人社会属性、验证接待人身份信息、贷款提交信息及线上贷款申请行为信息维度；
所述司法信息维度包括公安数据，借款人是否涉赌涉毒以及是否被治安处罚；
所述消费行为信息维度包括银行卡消费、电商购物、大宗商品消费及公共事业缴费信息；
所述移动设备数据信息包括是否有密码破解软件、是否安装贷款有关APP、是否频繁更换SIM卡及多设备是否聚集在同一区域；
社会关系信息包括伴侣和子女信息；
借款人社会属性包括年龄、收入、贷款次数、手机号使用时长、信息丰富程度及借款时长；
验证接待人身份信息包括接待人的姓名、身份证、手机号、银行卡号及家庭住址；
贷款提交信息包括户籍地址、居住地址、工作单位、单位电话及单位名称；
线上贷款申请行为信息包括阅读条款时间、填写信息时间、申请贷款时间及提交贷款地址。
进一步的，所述采集分析系统，包括以下业务模块：贷前管理模块、贷中监控模块、贷后监控模块、业务管理模块及统计分析模块；所述贷前管理模块对征信数据进行采集、活体识别及贷款申请处理；所述贷中监控模块对审批情况跟踪、评估进度监控、风险状况评估及评估结果录入，所述贷后监控模块包括催收管理、档案管理及续借管理；所述业务管理包括业务指标设置、维度模板设置、业务使用权限设置及业务接口管理；所述统计分析模块包括对逾期率进行统计、坏账率统计、放款统计及环比或同比统计。
本发明具有以下有益效果：本发明专利可解决借方公司决策层对贷款产品的投入市场具体情况的缩短分析时间和提供参考标准，增加对市场变化的掌控，控制公司借款产品的逾期率和坏账率；提高公司贷款产品投放的准确率，控制贷款产品的投入数量和放款金额；对同类市场环境维度指标可以互用，快速生成模板，同时支持微调整；采集维度指标可以推送到手机移动端，实现实时同步，采集数据规范化和格式化；通过自动对接社会权威征信系统，达到采集数据真实性认证，减少人工认证的主观因素，让数据更加可信。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供通过指标维度配置与管理模块的设置，使用采集终端系统对借贷行业市场现场大数据进行采集操作，这样可实现采集数据的真实性，不可抵赖性，同时采用与比对地区市场维度指标模块的评分值范围，将现场采集的数字、图片和文字信息转化成数值数据；
数据统计分析模块中针对某个地区市场的不同，可以自定义配置对应的市场维度指标，灵活的对各个地区实现个性化和本地化的维度指标设计和维护，从而生成地区维度指标模板，给相似未知市场维度指标设计时提供查询和参考。
针对本地市场地区采集数据结构化处理后，通过数据模型加工模块的统计计算和数据统计分析模块的结果分析，使用图形、表格、图表等结合等方式展现地区借贷市场风险分析情况，让系统使用者对当前的市场风险情况一目了然，并通过数学模型自动预测市场变动情况，给系统使用者进行借贷市场决策选择时提供服务支持。
进一步的，所述指标维度配置包括对风险维度信息的配置，所述风险维度信息至少包括司法信息、消费行为信息、移动设备数据信息、社会关系信息、借款人社会属性、验证接待人身份信息、贷款提交信息及线上贷款申请行为信息维度；
所述司法信息维度包括公安数据，借款人是否涉赌涉毒以及是否被治安处罚；
所述消费行为信息维度包括银行卡消费、电商购物、大宗商品消费及公共事业缴费信息；
所述移动设备数据信息包括是否有密码破解软件、是否安装贷款有关APP、是否频繁更换SIM卡及多设备是否聚集在同一区域；
社会关系信息包括伴侣和子女信息；
借款人社会属性包括年龄、收入、贷款次数、手机号使用时长、信息丰富程度及借款时长；
验证接待人身份信息包括接待人的姓名、身份证、手机号、银行卡号及家庭住址；
贷款提交信息包括户籍地址、居住地址、工作单位、单位电话及单位名称；
线上贷款申请行为信息包括阅读条款时间、填写信息时间、申请贷款时间及提交贷款地址。
本发明的数据采集分析系统采用Spring MVC技术开发，Spring框架提供构建Web应用程序的全功能MVC模块。客户端发送请求，服务器控制器完成请求的转发，控制器调用一个用于映射的类HandlerMapping，该类用于将请求映射到对应的处理器来处理请求。HandlerMapping将请求映射到对应的处理器Controller在Spring当中如果写一些处理器组件，实现Controller接口，在Controller中调用一些Service或DAO来进行数据操作ModelAndView用于存放从DAO中取出的数据，并存放响应视图的一些数据。系统内置较为完整的业务报表、包括贷款流水报表、投资流程报表、还款流水报表、资金概况、审批时效报表、资派息报表、贷款还款明细报表等、同时还包含机构投资比例、收款比例、贷款申请比例、借款利率、逾期情况、收入分析等图形报表，提供大数据驱动的信贷风控决策服务。
本发明采用的电子合同签名技术，电子合同签名采用2048位公钥密码算法、128位传输和存储加密、256位摘要算法，让用户的数据时刻处于加密状态；唯一支持国密SM1、SM2、SM3、SM4算法的互联网签名平台；原文沙箱保护技术保障数据的法律效力，并保障隐私不泄漏。
本发明采用移动端APP开发技术，通过移动服务器来实现对业务数据的衔接，响应智能客户端程序，主要依靠IMT-Advanced、OFDM等作为数据传输方式，通过安全连接将客户应用服务器上的内容(数据)请求推送到客户手机端。即根据业务逻辑处理来自手机移动端的请求，并将响应数据返回给中间件服务器，服务器通过应用接入代理，将返回数据调用下行模板进行解析，再通过各种渲染引擎和接入代理将数据传回中间件客户端呈现。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种数据采集分析系统，其特征在于：通过指标维度配置与管理模块的设置，使用采集终端系统对借贷行业市场现场大数据进行采集操作，同时采用与比对地区市场维度指标模块的评分值范围，将现场采集的数字、图片和文字信息转化成数值数据；
数据统计分析模块中针对某个地区市场的不同，可以自定义配置对应的市场维度指标，灵活的对各个地区实现个性化和本地化的维度指标设计和维护，从而生成地区维度指标模板，给相似未知市场维度指标设计时提供查询和参考。
2.根据权利要求1所述的一种数据采集分析系统，其特征在于：所述指标维度配置包括对风险维度信息的配置，所述风险维度信息至少包括司法信息、消费行为信息、移动设备数据信息、社会关系信息、借款人社会属性、验证接待人身份信息、贷款提交信息及线上贷款申请行为信息维度；
所述司法信息维度包括公安数据，借款人是否涉赌涉毒以及是否被治安处罚；
所述消费行为信息维度包括银行卡消费、电商购物、大宗商品消费及公共事业缴费信息；
所述移动设备数据信息包括是否有密码破解软件、是否安装贷款有关
APP、是否频繁更换SIM卡及多设备是否聚集在同一区域；
社会关系信息包括伴侣和子女信息；
借款人社会属性包括年龄、收入、贷款次数、手机号使用时长、信息丰富程度及借款时长；
验证接待人身份信息包括接待人的姓名、身份证、手机号、银行卡号及家庭住址；
贷款提交信息包括户籍地址、居住地址、工作单位、单位电话及单位名称；
线上贷款申请行为信息包括阅读条款时间、填写信息时间、申请贷款时间及提交贷款地址。
3.根据权利要求2所述的一种数据采集分析系统，其特征在于：所述采集分析系统，包括以下业务模块：贷前管理模块、贷中监控模块、贷后监控模块、业务管理模块及统计分析模块；所述贷前管理模块对征信数据进行采集、活体识别及贷款申请处理；所述贷中监控模块对审批情况跟踪、评估进度监控、风险状况评估及评估结果录入，所述贷后监控模块包括催收管理、档案管理及续借管理；所述业务管理包括业务指标设置、维度模板设置、业务使用权限设置及业务接口管理；所述统计分析模块包括对逾期率进行统计、坏账率统计、放款统计及环比或同比统计。
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